Programa realizado en colaboración con:
online
20 semanas
¿Por qué especializarte en Inteligencia Artificial?
La industria necesitará durante los próximos tres años más de 90.000 profesionales expertos en datos e inteligencia artificial.
La IA es una herramienta necesaria en el ámbito oncológico para el diagnóstico molecular, análisis de imágenes y detección temprana, predicción del riesgo estratificando pacientes, planificación de tratamientos personalizados, desarrollo de fármacos frente a dianas específicas, seguimiento y monitoreo de pacientes y para el soporte clínico y administrativo.
¿Por qué estudiar IA aplicada a Oncología?
Estudiar un diploma avanzado en torno a la Inteligencia Artificial (IA) y ver su aplicación en oncología te permitirá:
En colaboración con el CEB, referente en formación oncológica
Este curso se realiza en colaboración con el CEB (Centro de Estudios Biosanitarios), una institución de referencia internacional en formación en oncología molecular. Gracias a esta alianza, ofrecemos una propuesta educativa de vanguardia que combina la excelencia académica del CEB con la innovación tecnológica de TEP Institute, capacitando a profesionales de todo el mundo en el uso de la IA aplicada a la oncología.
Qué aprenderás
Explorar el impacto de la IA en la detección y diagnóstico oncológico, comprendiendo cómo las técnicas avanzadas de análisis de imágenes y datos clínicos pueden mejorar la precisión y la detección temprana del cáncer.
Comprender la personalización de tratamientos mediante IA, analizando cómo los modelos predictivos pueden optimizar las decisiones terapéuticas y mejorar la calidad de vida del paciente.
Aprender a aplicar técnicas de análisis de datos clínicos y moleculares, utilizando herramientas de IA para identificar patrones, biomarcadores y tendencias que faciliten la toma de decisiones médicas basadas en datos.
Implementar soluciones de IA en entornos clínicos y de investigación oncológica, optimizando la gestión de datos, automatización de procesos y análisis de ensayos clínicos para mejorar su eficiencia.
Desarrollar habilidades en preprocesamiento y modelado de datos biomédicos, aplicando algoritmos de machine learning y deep learning para abordar retos específicos en oncología, como la predicción de recaídas o la subclasificación molecular de tumores.
Módulo 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial
Módulo 2: Campos de la Inteligencia Artificial
Módulo 3: IA en diagnóstico, pronóstico y análisis de datos en Oncología – Casos de uso
Módulo 4: IA en medicina personalizada e investigación en Oncología – Casos de uso
Módulo 5: Implementación de Modelos de IA en Oncología
Nuestros expertos
Nuestros expertos en IA y oncología son profesionales de referencia internacional en el ámbito clínico y de la investigación oncológica. Trabajan en instituciones de prestigio, combinando su experiencia en oncología e inteligencia artificial para ofrecerte un aprendizaje basado en casos reales y aplicaciones prácticas.
LUIS MARTÍ BONMATÍ
Director del Área Clínica de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe
Licenciado y Doctor en Medicina y especialista en radiología. Actualmente, es el Director del Área Clínica de Imagen Médica del Hospital Universitario y Politécnico La Fe en Valencia, y también Jefe del Servicio de Radiología del Hospital Quirón de Valencia12. Ha ocupado cargos importantes en diversas sociedades científicas, como la Sociedad Española de Radiología (SERAM), donde fue presidente entre 2008 y 20101. Su trabajo ha sido reconocido con múltiples premios y distinciones, incluyendo la Medalla de Oro de la SERAM en 2014.
Desde 1997, es co-PI del Estudio Español de Cáncer de Vejiga /EPICURO, un gran estudio de casos y controles sobre cáncer de vejiga que integra intereses científicos de diferentes disciplinas tanto en el desarrollo como en la progresión del cáncer.
NURIA MALATS
Jefa del Grupo de Epidemiología Genética y Molecular, Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas
Doctora por la Universidad Autónoma de Barcelona. Durante su doctorado, realizó trabajos experimentales y epidemiológicos sobre la asociación de las mutaciones de K-ras tanto con la exposición ambiental como con los resultados clínicos del cáncer de páncreas.Desde 1997, es co-PI del Estudio Español de Cáncer de Vejiga /EPICURO, un gran estudio de casos y controles sobre cáncer de vejiga que integra intereses científicos de diferentes disciplinas tanto en el desarrollo como en la progresión del cáncer.Ha trabajado como científica en el Centro de Investigación en Epidemiología Ambiental (CREAL-IMIM), liderando y participando en proyectos nacionales e internacionales.Ha coordinado y participado en actividades docentes en cursos de grado y postgrado en varias universidades españolas. Tiene más de 100 publicaciones y es revisora externa de agencias de financiación nacionales e internacionales y de revistas científicas de primer nivel. También es miembro del Consejo Científico de la Sociedad Europea de Investigación Urológica (ESUR), y de la European Association of Urology Foundation Research.
MANUEL RODRÍGUEZ JUSTO
consultor en Patología Gastrointestinal y Hematopatología en UCLH
El Profesor Rodríguez Justo es consultor en Patología Gastrointestinal y Hematopatología en UCLH y Profesor de Patología en el Instituto del Cáncer de UCL. Manuel ha implementado vías moleculares en cánceres gastrointestinales, especialmente en el cáncer colorrectal, y fue el Líder Clínico en UCLH para el Proyecto 100K Genomas (NHS).Su investigación se centra en el estudio de la heterogeneidad tumoral a partir de firmas de biomarcadores conocidas y descubiertas, en la evaluación de anticuerpos candidatos y terapias basadas en pequeñas moléculas, así como en la cuantificación genómica y proteómica mediante análisis digital de imágenes y perfilado. Además, el Prof. Rodríguez-Justo está activamente involucrado en la aplicación de Inteligencia Artificial en Patología Digital, colaborando con la academia y la industria (Ibex, Owkin, Panakeia, Pfizer), además de utilizar procesamiento del lenguaje natural (NLP).Manuel ha publicado más de 200 artículos revisados por pares, además de varias revisiones y capítulos de libros. Ha participado en el diseño y desarrollo de numerosos ensayos clínicos (nacionales y multicéntricos), siendo el líder en Patología en la mayoría de ellos. También es el representante de Patología en varios grupos de trabajo de la NCRI, BDIAP y la British Society of Gastroenterology (BSG).Asimismo, el Profesor Rodríguez Justo es editor asociado de las revistas Disease of Colon & Rectum y Frontiers in Cell and Developmental Biology.
CRISTINA HERNANDO MELIÁ
Oncóloga médica en la unidad de cáncer de mama del Instituto Valenciano de Oncología Médica
Oncóloga médica. Trabaja en la unidad de cáncer de mama del Instituto Valenciano de Oncología Médica. Previamente, ha trabajado en el Hospital Clínico de Valencia, en el Grupo de Biología del Cáncer de Mama, integrando la práctica clínica con la investigación traslacional en ensayos clínicos de fases I a III enfocados en terapias dirigidas como subinvestigadora e investigadora principal. Además, ha trabajado como investigadora principal en los proyectos europeos REBECCA y MELIORA, que incorporan herramientas digitales e inteligencia artificial para mejorar la calidad de vida de los pacientes.
EDUARDO CASTAÑÓN
Especialista en Oncología Médica, Clínica Universidad de Navarra.
El especialista en Oncología Médica se licenció en Medicina por la Universidad de Navarra en 2009 y completó su residencia en Oncología Médica en la Clínica Universidad de Navarra (2010-2015), obteniendo en 2013 el certificado ESMO MORA. En 2015, obtuvo el Doctorado en Medicina por la misma universidad, enfocando su investigación en oncología traslacional.Entre 2015 y 2017, fue Clinical Fellow en el Departamento de Innovación Terapéutica y Ensayos Precoces (DITEP) en el Instituto Gustave Roussy, bajo la dirección del Profesor JC Soria, adquiriendo experiencia en tratamientos innovadores y ensayos clínicos. Además, ha complementado su formación con un Máster en Bioestadística (UAB, 2016-2020), un Máster en Oncología Molecular (URJC, 2018-2019) y un Máster en Big Data Science (UNAV, 2021-2022), especializándose en el análisis de datos aplicados a la oncología y la medicina personalizada.
FERNANDO MARTÍN SÁNCHEZ
Subgerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación en el Hospital Universitario La Paz de Madrid
El Dr. Fernando Martín-Sánchez es Subgerente de Informática Médica, Estrategia Digital e Innovación en el Hospital Universitario La Paz de Madrid desde junio de 2023. Ha desarrollado gran parte de su trayectoria en el Instituto de Salud Carlos III, donde ocupó cargos clave en informática médica, bioinformática y salud digital.Ha sido Catedrático de Informática de la Salud en Weill Cornell Medicine (Cornell University, EE.UU.) y en la Universidad de Melbourne (Australia). Es Doctor en Informática y Medicina, con formación en bioquímica, biología molecular e ingeniería del conocimiento. Fue el primer Subdirector General de Inteligencia Artificial en la SEDIA (2020) y es miembro de prestigiosas instituciones internacionales como ACMI y ACHI. Con más de 200 publicaciones científicas y 40 proyectos de investigación dirigidos, su trabajo ha sido clave en la intersección entre inteligencia artificial, informática médica e innovación en salud.
JESÚS GARCÍA FONCILLAS
Director del Instituto Oncológico "OncoHealth"
Jesús García-Foncillas López es catedrático de Oncología en la Universidad Autónoma de Madrid y director de la Cátedra de Innovación y Ciencia en Salud de la UAM. Dirige el Instituto Oncológico y el Departamento de Oncología del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, la División de Oncología Traslacional del Instituto de Investigación Sanitaria FJD-UAM y el programa de cáncer en cuatro hospitales madrileños. Es presidente de la Fundación ECO, miembro del ASCO CQIC y ha dirigido 34 tesis doctorales, participado en 26 proyectos de investigación y publicado más de 325 artículos científicos. Licenciado en Medicina por la Universidad de Zaragoza, se doctoró y especializó en Oncología Médica en la Universidad de Navarra, donde también dirigió el Departamento de Oncología y el Laboratorio de Farmacogenómica del Cáncer. Ha ocupado múltiples cargos en asociaciones científicas nacionales e internacionales, incluyendo ASEICA, SEFF, SEOM y FESEO. Desde 1998 es académico correspondiente de la Real Academia de Medicina de Zaragoza y miembro honorario de la Sociedad Mexicana de Oncología. Ha recibido premios como el "La Razón" al mejor investigador del año (2014), el Premio Nacional de la Real Academia Nacional de Medicina (2020) y el reconocimiento como mejor investigador en Oncología por La Razón (2020).
Por qué TEP
Impulsamos tu empleabilidad
Te conectamos con perfiles profesionales altamente demandados, aplicando Ciencia y Tecnología con un enfoque sectorial especializado.
Tu empleo, nuestra meta
Diseñamos programas que te acompañan paso a paso hasta alcanzar ese empleo o proyecto que tanto deseas.
Aprendizaje en constante evolución
Contenidos dinámicos, prácticos y actualizados, diseñados para su aplicación inmediata en el entorno empresarial
Acompañamiento experto
Aprende de la mano de especialistas que, gracias a su experiencia técnica, transformarán tu aprendizaje en resultados concretos.
Dirigido a
Hemos diseñado este diploma para que cualquier profesional del ámbito de la salud pueda adquirir conocimientos en IA aplicada a la oncología. Sin embargo, está especialmente pensado para perfiles como:
- Médicos especialistas vinculados con la enfermedad oncológica: Profesionales que desean incorporar herramientas de IA en la práctica clínica para mejorar el diagnóstico, personalizar tratamientos y optimizar la toma de decisiones.
- Investigadores en oncología y biomedicina: Científicos interesados en aplicar técnicas de IA para el análisis de datos clínicos y moleculares, la identificación de biomarcadores y el desarrollo de nuevas estrategias terapéuticas.
- Biotecnólogos y bioinformáticos: Expertos en análisis de datos biomédicos que buscan potenciar sus conocimientos en IA para abordar problemas complejos en oncología y optimizar la gestión de grandes volúmenes de información.
- Gestores sanitarios y responsables de innovación en salud: Profesionales encargados de implementar tecnologías emergentes en hospitales y centros de investigación, interesados en la integración de IA para mejorar la eficiencia y calidad de los servicios de oncología, radioterapia, radiodiagnóstico, anatomía patológica y hematología.
- Estudiantes y profesionales del ámbito de la salud: Aquellos que deseen actualizarse en las últimas tendencias tecnológicas y mejorar su perfil profesional con competencias en inteligencia artificial aplicada al diagnóstico y tratamiento del cáncer.
think
Somos INNOVADORES, pero no por ello dejamos de ser ASEQUIBLES
evolve
Somos ÁGILES, pero no dejamos de lado el COMPROMISO con nuestros alumnos
progress
Somos EXPERTOS EN TECNOLOGÍA
Inteligencia Artificial
IA Generativa
Machine Learning
Deep Learning
Análisis de datos
Oncología
Ciencias de la Salud
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